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La estadística es una de las materias claves en los sistemas inteligentes de Big Data porque se encuentra en todas las fases del proceso de los datos, ya que es capaz de resumir todos los datos numéricos en información bruta para posteriormente, mostrarlos en resumen de una forma sencilla y legible para cualquier usuario.
La estadística, Data Science y el Data Mining son las formas cuantitativas que mejor expresan los resultados finales de un estudio, de uno o varios experimentos, patrones, predicciones, etc.
La estadística aplicada al Big Data, tenemos dos líneas importantes como son las líneas generales para datos más amplios, y líneas más específicas para solucionar problemas más concretos y que necesitan resultados con un foco analizado más estrecho para la situación concreta.
- Conocer qué son los Sistemas Big Data.
- Estudiar la estadística.
- Estudiar la nueva forma de comunicación tanto informativa como publicitaria.
- Conocer tipos de información y los métodos de análisis que se utilizan para sacar datos relevantes.
- Graduados en Informática que desean potenciar sus habilidades y conocimientos con el fin de mejorar sus perspectivas profesionales, mediante una contribución más efectiva a sus organizaciones.
- Emprendedores que deseen contar con una base formativa y unos conocimientos que contribuyan al éxito de sus proyectos empresariales.
- Toda aquella persona interesada en actualizar y ampliar sus conocimientos de Sistemas Big Data así como de los diferentes métodos de análisis que se utilizan para la obtención de datos.
1. Introducción a estadística aplicada al bd.
2. Data mining vs estadística.
- Definición de data mining.
- Proceso del data mining.
- Protocolo de un proyecto de data mining.
- Diferencias entre el data mining vs estadística.
3. Data science.
- Definición de data science.
- Elementos del data science.
- Diferencias aplicadas entre bi vs bd. .
4.Estadística líneas generales aplicada al bd.
5. Modelos de visualización de datos.
- Modelización del formato de datos.